一、一种基于多信道模型的IIR信道盲辩识算法（论文文献综述）
薛江,彭华,马金全,李浩[1]（2012）在《适用于含公共零点SIMO信道的盲均衡算法》文中研究指明在含公共零点单输入多输出（SIMO）模型的基础上,提出一种针对含公共零点的SIMO信道的直接无限冲击响应（IIR）盲均衡算法。该算法利用IIR预测均衡算法对输入信号进行初始均衡和对均衡结果进行相偏纠正,通过最小均方误差准则提高算法在高斯白噪声环境中的适应性,克服IIR预测算法中的相位偏转问题与IIR预测算法对信噪比敏感的缺点。仿真实验结果表明,该算法对IIR信道及含公共零点信道都具有较好的均衡效果。
薛江[2]（2012）在《基于多通道接收的短波信道盲均衡算法研究》文中指出短波通信中，多径传播产生的衰落问题会在接收端产生严重码间干扰（Inter-symbolInterference, ISI），严重影响通信质量。众所周知，分集技术是克服衰落的有效手段。论文立足现有接收阵地和设备的前提下（即接收阵元随机分布的情况下），致力于基于多通道接收的短波信道盲均衡算法研究。通过课题研究，在非合作接收环境中：一方面可以通过接收方主动分集实现多通道接收，发挥分集效果克服衰落影响；另一方面可以补偿接收端码间干扰，有效恢复信号；第三提高小观测数据条件下的盲均衡能力，以应对短波突发信号。本文主要工作及创新点如下：1．针对频率色散信道中，一般分集合并技术难以发挥分集效果的问题，提出基于MMSE准则的分集合并盲均衡算法。该算法原理是将支路信号的合并权值和均衡器系数统一合并于基于MMSE准则的盲均衡算法。同时，重点分析讨论了基于MMSE准则的线性分集合并盲均衡算法和判决反馈分集盲均衡算法具有不受支路信号间相位差影响的特点和对支路信号间延迟具有很好鲁棒性的特点。2．基于二阶统计量的SIMO系统盲均衡算法普遍受信道阶数估计影响，针对此情况提出了不受信道阶数估计影响的直接盲均衡算法。该算法是通过构造一个新的二阶统计量回避了算法对信道阶数估计值的直接或间接依赖。提出的算法不受信道阶数估计影响，对不同调制方式信号都具有很好的均衡效果，可以有效应用于复杂短波信道。3．一般SIMO系统盲均衡算法都受制于“子信道互质”条件，针对此问题提出了适用于含公共零点信道的盲均衡算法。一是通过建立含公共零点SIMO系统模型，提出了可以用IIR （Infinite Impulse Response）盲均衡算法进行该系统均衡的可行性方案；二是根据研究结果提出了一种Two-Step IIR盲均衡算法，可以对含公共零点信道中的不同调制方式信号进行有效盲均衡。4．针对短波突发信号，利用优化方法的半正定规划（Semi-definite Programming, SDP）可以在有限观测数据条件下进行盲均衡，实现盲序列检测。但是该方法研究有限，仅限于BPSK/4QAM等星座图样简单的常模信号。本文通过BPSK/4QAM的半正定规划盲序列检测过程，归纳总结出利用半正定规划进行盲序列检测的一般方法和步骤。根据研究结论，通过引入中间矩阵和适当半正定松驰提出了非常模MPAM/MQAM信号的半正定规划盲序列检测方法。同时，引入一种新的半正定规划求解工具cvx，该工具接口简单、应用方便可以有效实现半正定规划求解。
王杰令[3]（2009）在《无线通信中抗多径衰落新技术研究》文中研究说明随着近年来无线通信中的移动电话、数据、图像、多媒体、互联网应用等业务的不断发展,要求无线通信系统能在复杂环境下提供更高的传输速率,并具有更高的可靠性,因此抗多径衰落技术一直是经久不衰的研究热点。本文以块传输系统为研究对象,围绕其频带效率与其在多径衰落信道中的传输性能进行了深入研究,主要贡献概括为以下几个方面:1.提出了一种块传输系统的多数据块联合调制算法。通过深入分析准正交时分复用（QOTDM）系统的频谱结构之后,提出了一种改进的QOTDM系统方案,并提出了一种适于该系统的高性能盲均衡算法。在此基础上,针对如何减小单载波块传输与正交频分复用系统中循环前缀占用系统开销的问题,提出了一种基于QOTDM的多数据块联合调制算法;利用多个数据块共用一个循环前缀,有效降低了系统冗余,提高了系统的频带效率,而且联合调制的数据块在接收机分解后,相互之间不产生干扰。块调制算法不仅可用于单载波块传输与正交频分复用系统,也可应用于采用这两者传输技术的超宽带以及MIMO等系统。理论分析以及仿真结果证明,该算法在慢衰落信道条件下与已有算法相比性能完全没有损失,而频带效率明显提高。2.提出一种新颖的适于二径衰落信道应用的双向裁决判决反馈均衡器。这种均衡算法通过对带有判决反馈结构的时间正向、逆向无限冲激响应（IIR）均衡器的输出判决量进行最大比合并而获得分集增益,使误码特性改善。该合并过程采用线性复杂度的处理,而不是像已有的双向裁决判决反馈均衡器那样的高复杂度,因为后者需要在最终裁决过程中逐个符号采用加窗最大似然序列估计算法。仿真结果表明,所提算法无论是最小还是非最小相位系统信道条件下都能超过已有的双向判决反馈IIR均衡器的性能。3.针对单载波块传输系统的时、频域均衡器在不采用信道编码的情况下无法获得多径分集增益的缺点,提出了一种可应用于非扩频的单载波块传输系统的RAKE接收算法。这种RAKE接收机是通过均衡器重构各个多径信号分量,再结合多级干扰抵消获得多径分集增益的,能明显改善误码性能。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够与常规单载波均衡器相结合明显改善检测性能,而且可推广到与其它多种常见均衡算法相结合使用。4.提出多天线非扩频通信系统的干扰抵消与空时二维RAKE接收机方案。探讨了二发一收MIMO系统中单载波频域均衡算法的原理,针对目前对该算法的研究仅限于两个发射天线的情况,将它推广应用到具有四个发射天线的系统。提出了该系统的干扰抵消检测方案,与单载波传输系统类似,该MIMO系统中的干扰抵消技术也能改善初始均衡器的检测性能。然后进一步提出该系统的空时二维RAKE分集接收方案,将接收信号中的各条多径分量分解后分别进行空时分组码的空时合并,然后再进行多径分集合并,在获得空时分组码提供的空间分集增益基础上,进一步取得多径的分集增益。此外,在非扩频的多用户MIMO通信系统中实现了空时二维RAKE接收;当各用户信息从接收信号中分解后,分别独立进行空时二维分集合并,获得空间与多径的分集增益。仿真结果表明,所提出的几种算法都可以良好工作。
杨培奇,赵乐军[4]（2009）在《基于过采样的IIR信道盲辨识与均衡算法》文中研究指明为了信道传输质量得到保证,提出了一种通信信道的盲辨识与均衡算法。算法将信道建模成IIR信道并在其输出端过采样,分别对信道传输函数的AR参数和MA参数进行辨识。在辨识MA参数时将信道分解成多个子信道,使得未知信道的信息被充分利用,提高了系统辨识的精度。同时该算法不需要信道信息和输入信号的统计特性,因而具有广泛的适用性。仿真试验表明该算法具有良好的性能。
张新广[5]（2008）在《基于盲系统辨识的旋转机械故障诊断新方法研究》文中进行了进一步梳理盲系统辨识是一种仅从输出信号中提取系统的未知信息的基本信号处理方法。它特别适合对由未知信号驱动的未知系统的分析和处理。本文结合国家自然科学基金（编号:50775208）、河南省教育厅自然科学基金（编号:2006460005,2008C460003）,对盲系统辨识方法在机械故障诊断中的应用进行了深入研究。其主要内容包括以下几个方面:第一章,论述本课题的提出及其意义,综述了盲系统辨识方法的发展和在机械故障诊断领域中的应用形状,提出了本论文的主要内容及创新之处。第二章,论述了盲系统辨识方法的理论基础,对盲系统辨识的基本概念与主要算法进行了阐述,本章是整篇论文的理论基础。第三章,针对现有的时序模型盲辨识只适用于平稳信号分析的不足,提出了一种基于经验模态分解的AR模型盲辨识的非平稳信号处理方法。该方法继承了现有的时序模型盲辨识方法的优点,拓展了现有的时序模型盲辨识方法的范围,可很好地处理非平稳信号。同时,将提出的方法与关联维数结合,利用EMD将振动信号分解成若干个平稳的IMF,对每一个IMF分量进行AR模型盲辨识,以各个IMF的AR子模型系数作为特征向量,并通过关联维数来区别故障类型。提出的方法与传统的AR模型盲辨识方法进行了对比分析,实验结果分析表明,该方法是有效的。第四章,结合阶比分析和现有时序模型盲辨识方法各自的优点,提出了一种基于阶比域的AR模型盲辨识算法。该方法是将时域采样所得的非稳态信号按等角度重采样,从而得到阶域中的稳定信号,对其建立AR模型进行盲辨识求出模型参数。该方法继承了现有的时序模型盲辨识方法的所有优点,同时克服了现有时序模型盲辨识方法在处理非平稳信号的不足,拓展了现有的时序模型盲辨识方法的范围,可很好地处理非平稳信号。在此基础上又提出了基于阶比域AR模型盲辨识的参数化双谱分析方法在机械故障诊断中的应用研究,并对所提出的方法进行了仿真及实验研究,结果表明所提算法具有良好的一致收敛性。第五章,详细论述了双线性盲系统辨识方法的基本思想及算法。利用双线性系统模型结构简单、具有规律性且能较准确地描述许多非线性过程的特点,基于此,提出了双线性系统盲辨识方法在机械故障诊断中的应用研究,并对其进行仿真研究。同时运用此方法对转子不同故障信号进行分析,结果表明,该方法能有效地表征转子故障的特征。第六章,对本论文的研究工作进行了全面总结,并对下一步的工作做了展望。
郭建华[6]（2008）在《基于二阶统计量子空间盲均衡算法的研究》文中指出盲均衡技术是一种不借助于训练序列,仅利用接收序列本身的先验信息来均衡信道特性,使其输出序列尽量逼近发送序列的新兴自适应均衡技术。循环平稳理论是介于非平稳信号与平稳信号之间的一种信号处理方法,一方面反映了信号统计量随时间的变化,弥补了平稳信号处理的不足;另一方面利用了信号统计量周期变化,简化了一般的非平稳信号处理。由于二阶循环统计量不仪含有信号的幅度信息,而且还含有相位特征,因此在盲均衡中引入循环平稳理论可以实现非最小相位系统的辨识。信道输出信号经过过采样后具有循环平稳性,利用其二阶统计量来对信道进行盲均衡,使得采样数据和运算量大大减少。其计算量也远比基于高阶统计量的肓均衡算法小得多,并且能有效地消除信号在移动通信信道中受到的码间干扰,这不仅在盲均衡中具有十分重要的意义,向且被应用到许多领域,有着非常重要的理论意义和实用价值。本文的主要工作和贡献如下:（1）分析了盲均衡准则,阐述了二阶统计量的原理,总结了基于二阶统计量的盲均衡算法,阐明了应用基于二阶统计量盲均衡算法的必要性和可行性。（2）建立了SIMO系统模型,研究了基于SIMO系统的子空间算法,并对其均衡过程进行了模拟仿真,同时对其误码性能进行了理论分析。该模型仅仅利用输出信号的二阶统计量就可以辨识出系统的传输函数,为研究基于二阶统计量的盲均衡提供了重要的基础。（3）提出了一种基于循环平稳理论的子空间线性二阶统计量盲均衡算法,该算法利用接收信号的二阶循环平稳性,依据子空间算法,实现线性盲均衡,计算机仿真验证了算法的有效性。（4）描述了两种主要的盲均衡线性算法:线性预测算法LPA和外积分解算法OPDA,将这两种算法和本文提出的新算法在同一实验条件下进行计算机仿真比较,验证了新算法的性能。由于利用了二阶统计量所以不会陷入局部最优,且计算量小,收敛快。仿真结果表明新算法运算复杂度低,抗噪性能强,误码性能好。
陈芳炯,林耀荣,韦岗[7]（2006）在《基于输出过采样的IIR信道迫零盲均衡》文中研究说明本文提出一种新的针对单输入单输出IIR信道的盲均衡算法.首先通过对信道输出的过采样建立特殊的多信道模型.对多信道模型的输出应用线性预测,证明了预测误差只包含多信道模型冲激响应在第一个时隙的参数,并给出最佳线性预测器的长度.通过预测误差的协方差矩阵可以求解该冲激响应参数.基于该参数可构造出不同时延的迫零均衡器.仿真结果显示了本文算法的有效性.
贾永强,丁铎,胡文娣,黄焱[8]（2005）在《一种基于IIR信道的盲均衡新算法》文中研究表明文章提出了盲均衡的一种快速算法。该算法基于将通信信道建模成IIR信道,并在信道输出端过采样将信道转化成具有相同系数的AR子系统和SIMO FIR子信道的级联,通过对AR子系统和SIMO FIR子信道分别均衡实现IIR信道的盲均衡。仿真实验表明,在约25dB信噪比时,算法只需要少量的样本点即可快速收敛。
田立斌,陈芳炯,韦岗[9]（2005）在《一种基于IIR信道输出过采样的SIMO模型》文中研究指明通过对IIR信道输出的过采样（Oversampling）,该文提出一种新的单输入多输出（Single-Input- Multiple-Output,SIMO）模型。较现有模型大大简化,可作为IIR信道盲辨识研究的依据。该文同时分析了采样率和SIMO模型子信道数的关系,并用计算机仿真给出他们对辨识效果的影响,可作为选择采样率和子信道数的参考。
田立斌[10]（2004）在《语音通信质量客观评价、有效接收及错误恢复算法研究》文中研究指明语音通信是通信产业最早被研究及应用的领域之一。基于电路交换的语音通信技术在上个世纪70年代已经成熟并大规模使用。随着IP技术的兴起，基于IP技术的语音通信由于其高灵活性和低成本引起人们的重视。IP语音通信研究领域覆盖通信产业的各个方面，在数据链路层，和IP语音通信相关的技术包括低码率语音编码、信道编码、信道估计与均衡、调制／解调、多用户复用等。在网络层，和IP语音通信相关的技术包括语音通信协议、OoS、针对网络丢包的数据包恢复技术等。其中有些技术已很成熟，有些技术还有待深入。本文力图对语音通信的各个相关领域作全面地了解，因此研究范围涉及语音通信的诸多方面。其研究内容主要在语音质量客观评价算法、信道盲估计与均衡、错误隐藏及恢复技术、用户复用及多用户接收技术四个方面。具体的工作包括： 针对MFCC的滤波器的带宽不能很好的模拟人类听觉系统的临界频带，提出了一种改进滤波带的Mel谱新算法—基于人类听觉要素倒谱系数（HFCC）的Mel谱测度；并针对MFCC系数只能较好地反映出各个带通滤波器输出的能量之和，而对频率的改变不太敏感，提出了一种增加MFCC距离对频率的敏感度的方法，即在求MFCC系数的时候添加频率增强因子。为了得到与频率变化更大的相关性，尝试不用MFCC系数作为计算距离的参数，而直接用N个三角滤波器输出能量的对数作为参数计算距离。 基于对IIR信道输出的过采样，建立了一个等价的单输入多输出的多信道模型。该模型可以进一步分解为一个AR模型和一个FIR多信道模型，可作为后续IIR信道盲估计、盲均衡研究的基础。本章同时证明了在该多信道模型中子信道数是可变的。讨论了子信道数对参数估计效果的影响并用计算仿真验证。基于该多信道模型，介绍了一种基于线性预测的盲均衡算法。仿真结果显示了该算法在低信噪比情况下很接近最优解，并且不需要很大的样本量，不会造成语音通信很大的延迟。 提出了一种高效的Internet上语音包丢失恢复技术，采用了基于奇偶校验码的加载式前向纠错编码（PPFEC）技术，可以在网络存在丢包情况下无损恢复大部分丢失帧信息。此外，将PPFEC技术与语音编码的错误隐藏技术相结合，提出了一种基于保护重要信息的FEC编码，得到更优的解码质量和带宽的性能折衷。客观音质实验表明，该方法在各种丢包率情况下表现出良好的效果。 针对AMR中编码速率为5.15kbits／s的编码技术，研究了各种收端错误恢复方法，创造性的将本来应用于波形编码的错误恢复技术静音替代法、噪声替代法和模板匹配法应用于参数编码错误恢复中，并提出了参数编码前向错误恢复技
二、一种基于多信道模型的IIR信道盲辩识算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种基于多信道模型的IIR信道盲辩识算法（论文提纲范文）
（1）适用于含公共零点SIMO信道的盲均衡算法（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 系统模型 |
| 3 IIR盲均衡算法 |
| 4 Two-Step盲均衡算法 |
| 4.1 性能分析 |
| 4.2 Two-Step改进方法 |
| 5 仿真实验 |
| 5.1 算法性能分析 |
| 5.2 不同信道条件下的性能对比 |
| (1) 一般衰落信道 |
| (2) IIR信道 |
| (3) 含公共零点信道 |
| (4) 含公共零点IIR信道 |
| 6 结束语 |
（2）基于多通道接收的短波信道盲均衡算法研究（论文提纲范文）
| 表目录 |
| 图目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 盲均衡技术 |
| 1.2.2 多通道接收技术 |
| 1.2.3 基于多通道接收的盲均衡技术 |
| 1.3 短波信道特性及多通道接收系统模型 |
| 1.3.1 短波信道特性 |
| 1.3.2 多通道接收系统模型 |
| 1.4 主要工作和内容安排 |
| 第二章 基于多通道分集合并的盲均衡算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分集合并技术 |
| 2.2.1 分集技术 |
| 2.2.2 分集合并技术 |
| 2.2.3 性能分析 |
| 2.3 基于MMSE的分集合并改进盲均衡算法 |
| 2.3.1 分集合并与均衡技术 |
| 2.3.2 基于MMSE的合并均衡算法原理 |
| 2.3.3 基于MMSE的分集合并改进盲均衡算法原理 |
| 2.3.4 仿真实验和性能分析 |
| 2.4 基于MMSE的空间分集判决反馈盲均衡算法 |
| 2.4.1 算法原理 |
| 2.4.2 仿真实验和性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 不依赖信道阶数估计的直接盲均衡算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SIMO系统的盲均衡算法 |
| 3.2.1 SIMO系统模型 |
| 3.2.2 基于循环二阶统计量的盲均衡算法 |
| 3.2.3 仿真实验和性能分析 |
| 3.3 基于截短协方差矩阵的改进盲均衡算法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 改进算法的Batch实现过程 |
| 3.3.3 改进算法的Adaptive实现过程 |
| 3.3.4 仿真实验和性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 含公共零点信道的直接盲均衡算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含公共零点SIMO信道的均衡问题 |
| 4.2.1 盲辨识与盲均衡的条件 |
| 4.2.2 含公共零点SIMO信道的盲均衡原理 |
| 4.2.3 仿真实验分析 |
| 4.3 IIR盲均衡算法 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 性能分析 |
| 4.3.3 仿真实验分析 |
| 4.4 适用于含公共零点信道的IIR改进盲均衡算法 |
| 4.4.1 算法原理 |
| 4.4.2 仿真实验及性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于半正定规划的突发信号盲均衡算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 盲序列检测基本原理 |
| 5.2.1 优化理论的一些基本概念 |
| 5.2.2 基于均衡过程的盲序列检测 |
| 5.3 BPSK/4QAM信号的SDP盲序列检测 |
| 5.3.1 实信道BPSK信号的SDP盲序列检测 |
| 5.3.2 一种新的SDP求解方法 |
| 5.3.3 复信道 4QAM信号的SDP盲序列检测 |
| 5.3.4 仿真实验和性能分析 |
| 5.4 MPAM/MQAM信号的SDP盲序列检测 |
| 5.4.1 实信道MPAM信号的SDP盲序列检测 |
| 5.4.2 复信道MQAM信号的SDP盲序列检测 |
| 5.4.3 仿真实验和性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（3）无线通信中抗多径衰落新技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 降低CP 的传输 |
| 1.2.2 均衡技术 |
| 1.2.3 MIMO 技术 |
| 1.3 本文的主要创新点 |
| 第二章 无线信道的基本理论以及均衡技术 |
| 2.1 无线信道的传播 |
| 2.1.1 大尺度衰落 |
| 2.1.2 小尺度衰落 |
| 2.2 多径衰落信道的参数 |
| 2.2.1 多径衰落信道的数学模型 |
| 2.2.2 时间色散参数 |
| 2.2.3 多普勒功率谱色散参数 |
| 2.3 多径信道的概率统计模型 |
| 2.4 均衡技术 |
| 2.4.1 信号模型 |
| 2.4.2 MLSE 检测器及其Viterbi 实现算法 |
| 2.4.3 时域线性均衡器 |
| 2.4.4 频域均衡器 |
| 2.4.5 IIR 均衡器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于QOTDM 系统的块调制算法 |
| 3.1 QOTDM 技术概述 |
| 3.2 基于QOTDM 系统的盲均衡算法 |
| 3.2.1 盲均衡算法简介 |
| 3.2.2 新的QOTDM 系统及其盲均衡接收机 |
| 3.2.3 性能仿真及分析 |
| 3.3 基于QOTDM 系统的块调制算法 |
| 3.3.1 研究背景 |
| 3.3.2 块调制算法 |
| 3.3.3 BM 单载波块传输系统的局部MLSE 检测 |
| 3.3.4 性能仿真及分析 |
| 3.4 MIMO-OFDM 系统的块调制算法 |
| 3.4.1 MIMO-OFDM 系统 |
| 3.4.2 BM-MIMO-OFDM 系统 |
| 3.4.3 性能仿真及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多径信道的高效 BAD 均衡器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 BAD 均衡器 |
| 4.3 二径衰落信道中的BAD 均衡器 |
| 4.3.1 DF-IIR 均衡器 |
| 4.3.2 DF-TR-IIR 均衡器 |
| 4.3.3 BAD 均衡器 |
| 4.4 性能仿真及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 单载波块传输系统的分集接收 |
| 5.1 SC-FDE 的多径分集增益 |
| 5.2 干扰抵消均衡 |
| 5.2.1 时域处理 |
| 5.2.2 频域处理 |
| 5.2.3 性能仿真及分析 |
| 5.3 多径分集接收 |
| 5.3.1 RAKE 接收技术 |
| 5.3.2 时域处理 |
| 5.3.3 频域处理 |
| 5.3.4 性能仿真及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 STBC 块传输系统的分集接收 |
| 6.1 结合STBC 的单载波块传输系统 |
| 6.1.1 两个发射天线的情况 |
| 6.1.2 四个发射天线的STBC-SC-FDE 算法 |
| 6.1.3 性能仿真及分析 |
| 6.2 Rician 信道下STBC 块传输系统的干扰抵消算法 |
| 6.2.1 时域处理 |
| 6.2.2 频域处理 |
| 6.2.3 性能仿真及分析 |
| 6.3 STBC 块传输系统的空时2D-RAKE 接收 |
| 6.3.1 时域处理 |
| 6.3.2 频域处理 |
| 6.3.3 性能仿真及分析 |
| 6.4 多用户STBC 块传输系统的多径分集接收 |
| 6.4.1 多用户STBC 单载波块传输系统 |
| 6.4.2 多用户STBC 系统的频域2D-RAKE 接收 |
| 6.4.3 性能仿真及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间所取得的研究成果 |
（5）基于盲系统辨识的旋转机械故障诊断新方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题提出的必要性及其社会意义 |
| 1.2 盲系统辨识技术的国内外发展现状 |
| 1.3 盲系统辨识在机械故障诊断中的应用状况 |
| 1.4 论文的主要研究内容及创新之处 |
| 1.4.1 论文的研究内容 |
| 1.4.2 论文的创新之处 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 盲系统辨识的基本理论 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 盲系统辨识的基本思想 |
| 2.3 盲系统辨识的主要算法及其优缺点 |
| 2.3.1 高阶统计量法 |
| 2.3.2 子空间法 |
| 2.3.3 最小子空间法 |
| 2.3.4 三种盲系统辨识方法的优缺点分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于EMD和AR模型盲系统辨识在机械故障中的研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 经验模态分解方法的基本原理和算法 |
| 3.2.1 EMD方法的基本原理 |
| 3.2.2 EMD方法的算法 |
| 3.2.3 端点延拓处理 |
| 3.3 基于EMD的AR模型盲辨识算法 |
| 3.3.1 基于EMD的平稳化处理 |
| 3.3.2 本征模函数的AR模型盲辨识算法 |
| 3.4 关联维数计算方法 |
| 3.5 实验研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于阶比域AR盲辨识的参数化双谱分析研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于阶比采样的非平稳信号的平稳化处理 |
| 4.3 阶比域AR模型盲辨识的参数化双谱分析方法 |
| 4.3.1 基于阶比采样的AR模型的建立 |
| 4.3.2 阶比域AR模型盲辨识算法 |
| 4.3.3 参数化双谱估计及其物理意义 |
| 4.4 实验研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于双线性系统盲辨识的研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 双线性系统发展现状 |
| 5.3 双线性系统模型的描述和特点 |
| 5.4 传统的双线性系统模型辨识方法 |
| 5.4.1 双线性系统的广义预测控制算法 |
| 5.4.2 双线性系统的参数估计法 |
| 5.4.3 双线性系统的反复残差法 |
| 5.5 双线性系统模型盲辨识 |
| 5.5.1 算法描述 |
| 5.5.2 仿真研究 |
| 5.6 实验研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表的论文 |
（6）基于二阶统计量子空间盲均衡算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 盲均衡问题的提出及其研究意义 |
| 1.3 盲均衡算法的分类和研究动态 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 第二章 盲均衡的理论基础 |
| 2.1 盲均衡概念及数学模型 |
| 2.1.1 盲均衡的概念 |
| 2.1.2 盲均衡的数学模型 |
| 2.2 衡量算法收敛性能的指标 |
| 2.3 盲均衡的均衡准则 |
| 2.4 盲均衡采用的基本算法 |
| 第三章 SIMO系统的子空间盲均衡算法 |
| 3.1 SIMO系统的数学模型 |
| 3.1.1 接收端为单传感器的情况 |
| 3.1.2 接收端为多传感器的情况 |
| 3.2 基于信号子空间的盲均衡 |
| 3.2.1 相关矩阵的特征值分解 |
| 3.2.2 基于噪声子空间的盲均衡 |
| 3.3 SIMO系统的子空间盲均衡 |
| 3.4 实验仿真 |
| 第四章 一种基于二阶循环平稳的新盲均衡算法 |
| 4.1 基于二阶循环平稳的盲均衡算法综述 |
| 4.2 平稳过程 |
| 4.2.1 循环平稳过程 |
| 4.2.2 循环平稳信号的基本概念 |
| 4.2.3 循环平稳理论的特点 |
| 4.2.4 一阶循环平稳性 |
| 4.2.5 二阶循环平稳性 |
| 4.3 过采样技术 |
| 4.3.1 过采样的数学模型 |
| 4.3.2 过采样信号的循环平稳性 |
| 4.4 基于二阶统计量的盲均衡 |
| 4.5 一种基于二阶循环平稳理论的新盲均衡算法 |
| 4.5.1 算法描述 |
| 4.5.2 讨算机仿真 |
| 第五章 新算法与几种线性算法的比较 |
| 5.1 SIMO系统二阶统计量的盲均衡模型 |
| 5.2 线性预测算法LPA |
| 5.3 外积分解算法OPDA |
| 5.4 子空间最小约束能量算法SUB-CMOE的流程图 |
| 5.5 实验仿真 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 本文所做的主要工作 |
| 6.2 今后进一步研究的方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（7）基于输出过采样的IIR信道迫零盲均衡（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 信道模型 |
| 3 迫零均衡器 |
| 4 计算机仿真 |
| 5 结论 |
（10）语音通信质量客观评价、有效接收及错误恢复算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| Contents |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 语音通信概述 |
| 1.1.1.1 语音通信发展简史 |
| 1.1.1.2 系统模型 |
| 1.1.2 语音通信关键技术 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 语音质量客观评价算法 |
| 1.2.2 信道盲估计及均衡技术 |
| 1.2.3 错误恢复技术 |
| 1.2.4 用户复用及接收技术 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 第二章 一种新的语音质量客观评价算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于输入/输出的语音质量客观评价方法 |
| 2.2.1 波形失真测量 |
| 2.2.2 频谱失真测量 |
| 2.2.3 谱包络失真测量 |
| 2.2.4 欧式距离失真测度 |
| 2.2.5 似然比失真测度 |
| 2.2.6 板仓-斋田(Itakura-Saito)谱失真测度 |
| 2.2.7 COSH距离测度 |
| 2.2.8 LPC倒谱距离测度(LPC-CD) |
| 2.2.9 Mel谱测度 |
| 2.2.10 巴克谱测度 |
| 2.2.11 MBSD |
| 2.2.12 IBSD |
| 2.2.13 PSD |
| 2.2.14 组合距离测度 |
| 2.2.15 语音质量测度(PSQM) |
| 2.3 改进滤波带的 Mel谱算法 |
| 2.4 加强频率影响因子的 Mel谱算法 |
| 2.4.1 MFCC距离与失真频率关系 |
| 2.4.2 具有频率增强因子的 MFCC新算法 |
| 2.4.3 频率带距离测度(FBD) |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于输出过采样的IIR信道盲估计与盲均衡 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 数学模型 |
| 3.3 基于过采样的盲信道估计 |
| 3.3.1 基于过采样的多信道模型 |
| 3.3.2 盲估计算法 |
| 3.3.3 仿真结果和讨论 |
| 3.4 基于多信道模型的盲信道均衡 |
| 3.4.1 基于线性预测的盲均衡算法 |
| 3.4.2 仿真结果和讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 一种新的基于前向纠错的网络丢包恢复技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 语音丢包恢复常用技术概述 |
| 4.2.1 基于发送端的信道编码技术 |
| 4.2.2 基于收端的错误隐藏技术 |
| 4.3 一种高效语音包丢失恢复技术 |
| 4.3.1 加载式前向纠错编码技术 |
| 4.3.2 奇偶校验码 |
| 4.3.3 基于奇偶校验码的加载式 FEC |
| 4.3.4 性能评估和参数选取 |
| 4.4 基于重要信息的 FEC编码 |
| 4.4.1 算法原理 |
| 4.4.2 实验与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于接收端的语音包丢失恢复技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 AMR编解码器 |
| 5.2.1 AMR语音编码算法介绍 |
| 5.2.2 AMR语音解码算法介绍 |
| 5.2.3 舒适噪声功能 |
| 5.2.4 AMR编解码器的错误隐藏机制 |
| 5.3 波形编码错误恢复技术应用于参数编码 |
| 5.4 参数编码语音恢复技术的研究 |
| 5.4.1 参数编码前向错误恢复技术 |
| 5.4.2 参数编码后向错误恢复技术 |
| 5.4.3 参数编码前后向混合错误恢复技术 |
| 5.4.4 随机噪声逆滤波法 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于约束优化的多用户接收技术 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数学模型 |
| 6.3 一种新的约束优化算法及其自适应实现 |
| 6.4 仿真结果和讨论 |
| 6.5 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、一种基于多信道模型的IIR信道盲辩识算法（论文参考文献）
- [1]适用于含公共零点SIMO信道的盲均衡算法[J]. 薛江,彭华,马金全,李浩. 计算机工程, 2012(14)
- [2]基于多通道接收的短波信道盲均衡算法研究[D]. 薛江. 解放军信息工程大学, 2012(06)
- [3]无线通信中抗多径衰落新技术研究[D]. 王杰令. 西安电子科技大学, 2009(02)
- [4]基于过采样的IIR信道盲辨识与均衡算法[J]. 杨培奇,赵乐军. 计算机仿真, 2009(10)
- [5]基于盲系统辨识的旋转机械故障诊断新方法研究[D]. 张新广. 郑州大学, 2008(03)
- [6]基于二阶统计量子空间盲均衡算法的研究[D]. 郭建华. 太原理工大学, 2008(10)
- [7]基于输出过采样的IIR信道迫零盲均衡[J]. 陈芳炯,林耀荣,韦岗. 电子学报, 2006(03)
- [8]一种基于IIR信道的盲均衡新算法[J]. 贾永强,丁铎,胡文娣,黄焱. 信息工程大学学报, 2005(04)
- [9]一种基于IIR信道输出过采样的SIMO模型[J]. 田立斌,陈芳炯,韦岗. 电子与信息学报, 2005(07)
- [10]语音通信质量客观评价、有效接收及错误恢复算法研究[D]. 田立斌. 华南理工大学, 2004(12)